使用多智能体系统探索数学开放问题
提交历史。任务：作者部署了“Station”开放世界多智能体环境，其中来自不同模型家族的AI智能体在没有中央协调器的情况下自主追求共享的数学研究目标。智能体独立选择研究方向、进行实验、协作并发布论文，这些论文积累成共享知识库，供后续智能体引用和扩展。人类研究人员定义了初始问题集（来自AlphaEvolve的12个构造问题加上两个案例研究）并建立了使用Lean的验证框架。；工具：custom-built or unnamed agent。人工角色：原帖未说明人如何持续参与。；局限：该工作流程需要像Lean这样的强大形式化验证系统来验证智能体生成的证明，因为自主发现存在幻觉或逻辑错误的高风险。集成依赖于来自不同模型家族的智能体能够在共享环境中解读并基于彼此发布的论文进行构建。系统在没有中央协调器的情况下运行，这意味着成功依赖于涌现的协作而非脚本化的流程，这可能导致不可预测的资源使用或冗余努力。。
工具
custom-built or unnamed agent
Agent Work Atlas 发布日期:
概述
提交历史
工作流程
作者部署了“Station”开放世界多智能体环境，其中来自不同模型家族的AI智能体在没有中央协调器的情况下自主追求共享的数学研究目标。智能体独立选择研究方向、进行实验、协作并发布论文，这些论文积累成共享知识库，供后续智能体引用和扩展。人类研究人员定义了初始问题集（来自AlphaEvolve的12个构造问题加上两个案例研究）并建立了使用Lean的验证框架。
原文报告的结果
该系统在12个指定问题中的5个问题上产生了新颖的数学结果，包括新的有限域Kakeya集无限族和Erdős最小重叠问题的改进界限。智能体还发现了Book Ramsey数的新无限族，并生成了超出分配任务的解释和定理。所有发现均得到精确构造或在Lean中形式化验证的证明支持，并发布了源代码、对话和论文以确保透明度。
人工角色
原帖未说明人如何持续参与。
局限
该工作流程需要像Lean这样的强大形式化验证系统来验证智能体生成的证明，因为自主发现存在幻觉或逻辑错误的高风险。集成依赖于来自不同模型家族的智能体能够在共享环境中解读并基于彼此发布的论文进行构建。系统在没有中央协调器的情况下运行，这意味着成功依赖于涌现的协作而非脚本化的流程，这可能导致不可预测的资源使用或冗余努力。
试一试
我想针对组合数学中的一个特定开放问题复制“Station”多智能体数学发现工作流程。 输入： - 目标问题：[插入具体的数学猜想或构造问题，例如“寻找Ramsey数R(5,5)的新下界”] - 验证工具：带有标准mathlib的Lean 4环境。 - 智能体配置：两个不同的LLM智能体（例如，智能体A：侧重推理，智能体B：侧重代码生成）。 步骤： 1. 初始化一个共享工作区，智能体可以在其中读写“论文”文件。 2. 提示智能体A提出构造策略，智能体B在Lean中实现它。 3. 运行迭代循环：智能体A批评智能体B的代码，智能体B完善证明，两者都更新共享论文。 4. 当在Lean中验证了形式化证明或达到[最大迭代次数]时停止。 交付物： - 包含验证证明或反例的Lean 4文件。 - 总结发现过程的Markdown“论文”。 保障措施： - 未经人工审查Lean验证输出，不得发布或提交任何结果。 - 如果智能体在[最大迭代次数]后未能收敛，请停止并报告共享知识库的状态。 - 确保实验期间不进行任何外部API调用，以保持可重复性。
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